Geometrical design of a crystal growth system guided by a machine learning algorithm
Geometrical design of a crystal growth system guided by a machine learning algorithm
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由机器学习算法指导的晶体生长系统的几何设计
DOI：
10.1039/d1ce00106j
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
3.1
通讯作者：
Ujihara Toru
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yu Wancheng;Zhu Can;Tsunooka Yosuke;Huang Wei;Dang Yifan;Kutsukake Kentaro;Harada Shunta;Tagawa Miho;Ujihara Toru
在晶体生长系统的设计中，能够有效地调节缠绕在一起的几何参数是其成功开发和商业化的关键。然而，传统的实验和计算方法耗费了大量的时间和资源。为了解决这一问题，本研究开发了一种机器学习方法来加速几何优化过程。研究发现，机器学习与遗传算法的结合能够以较快的速度通过全局搜索产生各种可能的解，这超出了目前使用的实验优化方法的解范围。应用该方法对150 mm顶籽晶溶液生长系统进行了几何优化设计，表明该方法为开发性能优越的晶体生长系统提供了一种新颖而有吸引力的策略。
In the design of a crystal growth system, the ability to efficiently regulate intertwined geometrical parameters is crucial for its successful development and commercialization. However, the traditional experimental and computational methods consume tremendous amounts of time and resources. To address this problem, a machine learning approach was developed in this study to accelerate the geometry optimization process. It was found that the combination of machine learning with a genetic algorithm could generate various possible solutions through a global search at a relatively high speed, which lie outside the solution range of the experimental optimization methods that are currently used. By applying this technique, an optimal geometrical design was obtained for a 150 mm top-seed solution growth system, indicating that the proposed method represents an innovative and attractive strategy for the development of crystal growth systems with superior characteristics.
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